大疆中/高级社媒营销岗（全球运营）
任职要求
1. 本科及以上学历，广告学、传播学、市场营销相关专业者优先；
2. 熟悉各社媒平台规则、特点，对网络热点敏感度高，有较强审美能力者优…工作职责
1. 主导公司全球各区域各产品线社媒官方账号的运营，把控内容调性，规划营销日历，通过高质量内容，与粉丝良性互动，传播公司品牌价值观和产品独特魅力，提升大范围的品牌认知、偏好和信任； 2. 熟悉全球主流社媒平台的打法，持续精细化运营，并通过与平台官方的建联、对行业趋势的判断、对网络热点的把控，提升社媒营销效果； 3. 熟练掌握各社媒平台的加热机制，通过投放工具，加热助推高品质内容，集聚粉丝； 4. 能够根据社媒运营经验或使用工具，对账号运营数据进行分析复盘，总结打法，分析用户画像和需求，优化运营思路，并对内容营销策略提供有效输入； 5. 参与产品线社媒内容营销策略、新品推广计划制定，并负责目标执行落地、效果验收与复盘总结。
1. 主导公司全球各区域社媒官方账号的内容生产，通过高品质、高调性航拍及手持影像等选题的挖掘打造，输出日常和campaign内容，与粉丝进行良性沟通与链接，传播公司品牌理念，提升产品知名度和影响力； 2. 负责与DJI全球创作者和用户建立并维护合作关系，共创和审核验收内容，并通过用户行为分析及数据反馈持续优化内容方案，为社媒账号运营策略提供有效输入； 3. 深度参与产品内容营销策略、新品推广计划制定，并负责目标拆解、执行落地、效果验收与复盘等项目管理工作。
我们是小红书中台大模型 Infra 团队，专注打造领先易用的「AI 大模型全链路基础设施」！团队深耕大模型「数-训-压-推-评」技术闭环，在大模型训练加速、模型压缩、推理优化、部署提效等方向积累了深厚的技术优势，基于 RedAccel 训练引擎、RedSlim 压缩工具、RedServing 推理部署引擎、DirectLLM 大模型 API 服务、QuickSilver 大模型生产部署平台等核心产品，持续赋能社区、商业、交易、安全、数平、研效等多个核心业务，实现 AI 技术高效落地！ 1、参与设计实现支持RLHF/DPO等对齐技术的高效训练框架，优化强化学习阶段的Rollout、Reward Model集成、多阶段训练 Pipline； 2、研发支持多机多卡 RL 的分布式训练框架，开发TP/PP/ZeRO-3与RL流程的动态协同机制，解决 RL 算法在超长时序下的显存/通信瓶刭 3、构建端到端后训练工具链，主导框架与 MLOps 平台集成，提供训练可视化、自动超参搜索等生产级能力 4、与公司各算法部门深度合作，参与大语言模型LLM、多模态大模型 MLLM等业务在 SFT/RL领域的算法探索和引擎迭代； 5、参与分析各业务 GPU 利用率与饱和度等指标，结合业务场景持续优化训练框架能力，提升框架领先性。
我们是小红书中台大模型 Infra 团队，专注打造领先易用的「AI 大模型全链路基础设施」！团队深耕大模型「数-训-压-推-评」技术闭环，在大模型训练加速、模型压缩、推理优化、部署提效等方向积累了深厚的技术优势，基于 RedAccel 训练引擎、RedSlim 压缩工具、RedServing 推理部署引擎、DirectLLM 大模型 API 服务、QuickSilver 大模型生产部署平台等核心产品，持续赋能社区、商业、交易、安全、数平、研效等多个核心业务，实现 AI 技术高效落地！ 工作职责： 1、参与/负责研发面向大语言模型(LLM)/多模态大模型(MLLM)等类型模型的推理服务框架； 2、参与/负责KV Router、PD分离/EPD分离、KVCache管理、动态PD调整等分布式推理能力建设； 3、通过并行计算优化、分布式架构优化、异构调度等多种框架技术，打造高效、易用、领先的AI推理框架； 4、参与/负责构建推理框架的系统容错能力，包括但不限于请求迁移、优雅退出、故障检测、自愈等能力建设； 5、深度参与周边深度学习系统多个子方向的工作，包括但不限于模型管理、推理部署、日志/监控、工作流编排等； 6、与全公司各业务算法部门深度合作，为重点项目进行算法与系统的联合优化，支撑业务目标达成。
大模型具备很强的泛化及理解世界能力，在小红书内的众多生产场景遍地开花，大模型的训练和部署已成为许多算法工程师的日常。在多团队、多业务频繁使用的大规模GPU集群上，如何能够通过高效的GPU调度策略，使大家不仅能丝滑地完成训练及部署任务，同时也能充分激发大规模GPU集群的效能，是行业公认的关键挑战。在这里，你可以聚焦LLM场景，接触到超大规模GPU集群，并使用真实负载数据进行深入分析及技术探索。欢迎加入我们，一起探索领先技术改变世界！ 工作职责： 1、负责万卡规模GPU集群效能分析及优化，通过调度策略优化、在离线混部、集群调度、GPU虚拟化、故障快速恢复、存储&网络加速等手段，提升大规模GPU集群的整体使用效率。 2、负责构建面向大模型训练、微调、推理、部署全流程LLMOps，与下游云原生平台深度融合，支撑大模型在公司内各业务生产链路稳定高效地落地。 3、持续关注业界最新的GPU资源调度相关技术动态，探索建设业界领先的资源调度策略及方法，构建下一代大规模AI资源调度系统。